


Wie greife ich von einem anderen Computer im selben lokalen Netzwerk auf ein FastAPI-Backend zu?
So greifen Sie von einem anderen Computer/einer anderen IP im selben lokalen Netzwerk auf das FastAPI-Backend zu
So greifen Sie von einem anderen Computer aus auf ein FastAPI-Backend zu Wenn Sie sich im selben lokalen Netzwerk befinden, ist Folgendes unbedingt sicherzustellen:
1. Host-Flag-Konfiguration:
Setzen Sie das Host-Flag auf 0.0.0.0, wenn Sie den FastAPI-Server ausführen. Dadurch kann der Server alle verfügbaren IP-Adressen auf dem lokalen Computer abhören.
2. Firewall-Anpassungen:
Stellen Sie sicher, dass die Firewall so konfiguriert ist, dass sie eingehende Verbindungen am angegebenen Port für die FastAPI-App zulässt. Dies erfordert möglicherweise die Erstellung einer eingehenden Firewall-Regel für Python.
3. CORS-Einstellungen:
Aktivieren und konfigurieren Sie CORS (Cross-Origin Resource Sharing) in Ihrer FastAPI-App. Dies ermöglicht domänenübergreifende Anfragen zwischen Frontend und Backend, die auftreten können, wenn unterschiedliche IP-Adressen und Portnummern verwendet werden.
4. HTTP-Anfragen in JavaScript:
Verwenden Sie im Frontend-JavaScript den richtigen Ursprung/die richtige URL, wenn Sie Abrufanfragen an das FastAPI-Backend stellen. Der Ursprung sollte mit dem in die Adressleiste des Browsers eingegebenen Domänennamen übereinstimmen.
Beispiel-CORS-Einstellungen für FastAPI:
origins = ['http://localhost:3000', 'http://192.168.x.x:3000'] app.add_middleware( CORSMiddleware, allow_origins=origins, allow_credentials=True, allow_methods=['*'], allow_headers=['*'], )
Richtige Verwendung des Ursprungs in JavaScript:
fetch('http://192.168.x.x:3000/people', {...
Indem Sie diese Schritte befolgen, können Sie von einem anderen Computer im selben lokalen Netzwerk erfolgreich auf Ihr FastAPI-Backend zugreifen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie greife ich von einem anderen Computer im selben lokalen Netzwerk auf ein FastAPI-Backend zu?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
